统计过程控制（SPC）教程.ppt

统计过程控制Statistical Process Control(SPC)
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什么是SPC?
SPC是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控,从而达到保证产品质量的控制方法,它是:
1. 以预防为主的控制方法;
2. 指出变异特殊原因的存在
2
为什么要学****SPC?
科学管理的要求;
客户的要求;
认证的要求
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休哈特:控制图之父
沃尔特. 休哈特在1924年发明了控制图
Walter A. Shewhart
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X, R
(or Xbar, s)
X bar – R 图
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控制图原理
6
直方图
具体步骤
1、找出最大值和最小值,确定数据分散宽度
数据分散宽度=(最大值最小值)
2、确定组数
k  n
3、确定组距
h=(最大值最小值)/组数
4、确定各组的边界
第一组的组下限=最小值最小测量单位的一半
第一组的组上限=第一组的组下限+组距=第二组的组下限
第二组的组上限=第二组的组下限+组距=第三组的组下限,依此类推。
5、确定各组的频数
6、作直方图
7、对直方图的观察: 特点, 中间高、两头低、左右对称
Sturges Formula
k(组数)=1+ log(n), n=样本数
When n=40 k=1+ log(40)= 6-7组数
或依下列原则分组
n 50-100 100-250 250以上
k 6-10 7-12 10-20
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直方图
练****某技术员用车床车制螺丝,要求其直径为10mm。为了了解该技术员的加工质量,抽查其加工的100个螺丝,分别测得其直径数据100个,请画直方图。
螺丝直径数据(100个)


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直方图
Max. = ; Min. = ;
Range = ; k = 7 (n =100);
组距= = ~
组别
频数
第一组: ~
1
第二组: ~
8
第三组: ~
14
第四组: ~
29
第五组: ~
32
第六组: ~
12
第七组: ~
4
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正态分布
连续随机变量最重要的分布为正态分布,工程上有许多变量分布都可以用正态分布近似表示。
正态随机变量 x 的概率密度为:
正态分布又称高斯分布,是德国数学家高斯在研究纯随机波动时首先提出的。
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